Prompt Caching：将 LLM 成本降低 90% 的优化方案
一份通过 Prompt Caching 将 LLM API 成本降低 60–90% 的实用指南 —— 涵盖 Anthropic 和 OpenAI 的前缀缓存、静默降低命中率的并行执行陷阱，以及用于生产工作负载的多层缓存架构。
生产环境中的工具使用：真正有效的函数调用模式
大多数 LLM 代理失败的原因可追溯到工具 Schema 规范不足，而非模型能力问题。本实践指南涵盖了生产环境函数调用的 Schema 设计、错误处理、并行调用和安全性。
生产环境中的结构化输出：如何用 LLM 生成可靠的 JSON
一份实用指南，教你如何在生产环境中从 LLM 获取符合模式的 JSON — 内容涵盖受限解码、提供商 API、模式设计陷阱，以及防止智能体链崩溃的验证模式。
生产中的推理模型：何时使用，何时不使用
一份关于在生产环境中部署推理模型的实用指南——何时其 5-10 倍的成本溢价是合理的，如何构建路由架构，以及需要跟踪哪些指标。
模型上下文协议：最终解决AI工具集成的行业标准
模型上下文协议实战指南——它的工作原理，它如何胜过函数调用，实践者常忽略的安全风险，以及你今天可以用它来构建什么。
你的 AI 产品需要评估系统
大多数 AI 产品失败并非因为模型本身，而是因为缺乏评估系统。本文提供一份实用指南，教你如何构建评估系统，从单元测试到人工评审再到 A/B 测试——以及为什么尽早开始会带来复合收益。
快速改进 AI 产品背后不那么光鲜的工作
大多数 AI 团队在产品发布后会陷入停滞，并非因为能力不足，而是因为跳过了那些枯燥的基础工作：错误分析、定制工具、领域专家参与以及实验驱动的路线图。
云代理正在重塑软件构建方式
AI 编程工具已经从自动补全发展到本地代理，再到云代理——每一次转变都改变了工作的基本单元。本文将探讨云代理时代对工程师和工程基础设施的实际要求。
LLM作为裁判：构建真正有效的评估器实用指南
大多数LLM评估设置在设计上就存在缺陷——错误的指标、错误的人员、错误的方法论。这里提供一个具体的框架，用于构建与质量实际相关并能捕获真实退步的LLM裁判。
使用 LLM 构建的一年：该领域的实战经验总结
来自将 LLM 驱动的系统推向生产环境的团队的宝贵经验：为什么模型是你技术栈中最不持久的部分，如何构建真正有效的评估基础设施，以及 RAG 何时优于微调。
AI Agent 的工作原理：架构、规划和失败模式
深入解析 AI Agent 的工作原理——涵盖工具使用、规划模式、反思循环、多 Agent 协作以及实际生产中规划失败的五种方式。
将 LLM 系统落地生产的血泪经验
将 LLM 系统落地生产的实战经验：为什么评估要先行，为什么混合搜索优于纯向量检索，以及为什么模型本身不是护城河。